Spelling suggestions: "subject:"estrutura foveadas"" "subject:"estrutura foveata""
1 |
Reconhecimento eficiente de objetos usando multifoveamento em nuvem de pontos 3DOliveira, F?bio Fonseca de 03 July 2017 (has links)
Submitted by Automa??o e Estat?stica (sst@bczm.ufrn.br) on 2018-03-12T13:20:56Z
No. of bitstreams: 1
FabioFonsecaDeOliveira_DISSERT.pdf: 13806860 bytes, checksum: a622440d82c100fbdf5477635a9da0a1 (MD5) / Approved for entry into archive by Arlan Eloi Leite Silva (eloihistoriador@yahoo.com.br) on 2018-03-13T21:12:27Z (GMT) No. of bitstreams: 1
FabioFonsecaDeOliveira_DISSERT.pdf: 13806860 bytes, checksum: a622440d82c100fbdf5477635a9da0a1 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-03-13T21:12:27Z (GMT). No. of bitstreams: 1
FabioFonsecaDeOliveira_DISSERT.pdf: 13806860 bytes, checksum: a622440d82c100fbdf5477635a9da0a1 (MD5)
Previous issue date: 2017-07-03 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior (CAPES) / As inova??es tecnol?gicas no campo de hardwares e sensores 3D permitiram realizar
a aquisi??o de nuvens de pontos 3D em tempo real. Como consequ?ncia, surgiram
variedades de aplica??es interativas relacionadas ao mundo 3D que cada vez mais v?m
recebendo aten??o dos pesquisadores. No entanto, um dos principais problemas que ainda
permanece ? o processamento computacionalmente intensivo que exige abordagens otimizadas
para lidar com esse modelo de vis?o 3D, especialmente quando ? necess?rio
realizar tarefas em tempo real. Assim sendo, partimos da proposta de um modelo de multirresolu??o
3D apresentado como nuvens de pontos foveada que ? uma poss?vel solu??o
para esse problema, mas se limita a uma ?nica estrutura foveada com mobilidade dependente
do contexto. Desse modo a nossa proposta ? um aperfei?oamento desse modelo
com a incorpora??o de m?ltiplas estruturas foveadas. Entretanto, a uni?o de v?rias estruturas
foveadas resulta em um consider?vel aumento de processamento, uma vez que h?
interse??es entre regi?es de estruturas distintas, as quais s?o processadas m?ltiplas vezes.
Solucionamos esse problema propondo um modelo de multifoveamento que considera
as interse??es durante a uni?o das estruturas foveadas. Tal modelo pode ser usado para
identificar objetos em nuvens de pontos 3D, uma das tarefas chaves para a automa??o,
com sincroniza??o eficiente, permitindo a valida??o do modelo e verifica??o da sua aplicabilidade
no contexto de vis?o computacional. Os resultados demonstraram um ganho
em desempenho do modelo de multifoveamento proposto em rela??o ao uso de m?ltiplas
estruturas foveadas do modelo de nuvens de pontos. / Technological innovations in the field of hardware and 3D sensors allowed real time
3D point clouds acquisition. Therefore, varieties of interactive applications related to the
3D world that have been receiving increasing attention from researchers, arisen. However,
one of the main problems that remains is the computationally intensive processing
that requires optimized approaches to deal with this 3D vision model, especially when it
is necessary to perform tasks in real time. Thus, we started from a proposed 3D multiresolution
model presented as foveated point clouds which is a possible solution to this
problem, but is limited to a single foveated structure with context dependent mobility. In
this way, our proposal is an improvement of this model with the incorporation of multiple
foveated structures. However, the union of several foveated structures results in a
considerable increase of processing, since there are intersections between regions of distinct
structures, which are processed multiple times. We address this problem by using
a proposed multifoveated model that regards intersections on the union procedure. Such
approach can be used to identify objects in 3D point clouds, one of the key tasks for
automation, with efficient synchronization, allowing the validation of the model and verification
of its applicability in the context of computer vision. The results demonstrate a
gain in performance of the proposed model in relation to the use of multiple structures of
the foveated point cloud model.
|
Page generated in 0.0553 seconds